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钠离子电池（SIBs）被认为是一种很有前途的大规模储能技术候选者，从低成本、资源丰富的前驱体中开发具有高储钠容量和初始库仑效率（ICE）的先进碳负极对于SIB至关重要。 在此，北京…

深度学习（DL）是材料数据科学中发展最快的主题之一，其应用领域包括原子数据、基于图像的数据、光谱数据和文本数据等。DL允许分析非结构化数据和自动识别特征，大型材料数据库的最新发展推…

固态聚合物电解质因其低成本和良好的可加工性而为全固态锂电池提供了希望。然而，在重复沉积和剥离过程中，在不希望的锂/电解质界面处发生的枝晶和相关接触损失仍然是一个挑战。 香港科技大学…

在钾负极侧采用铝箔集流体是实现低成本和高能钾金属电池(PMBs)的理想选择。然而，钾和平面铝之间的低亲和力会导致不均匀的钾沉积/剥离，从而破坏负极性能，这仍然是一个有待解决的重大挑…

水系锌金属电池因其高理论比容量、适当的氧化还原电位和显著的可持续性而受到前所未有的关注。然而，由臭名昭著的锌枝晶生长和严重的界面副反应引起的棘手问题严重阻碍了它们的大规模利用。通过…

卤化物钙钛矿可进一步在维度和成分上进行设计，并用于储能应用。揭示离子与低维卤化物钙钛矿之间的相互作用对于实现下一代储能装置（如光充电离子电池和离子电容器）至关重要。 在此，南京信息…

由于其高孔隙率和可定制的功能，金属有机框架（MOF）被认为是适用于广泛应用的材料候选者，包括气体分离和储存、催化和能量转换。其中，金属节点和有机连接体的大量组合导致了无限的材料空间…

机器学习（ML）在材料属性预测中的成功在很大程度上取决于如何表示材料以进行学习。目前存在两种主要的材料描述符，一种在表示中编码晶体结构，另一种仅使用化学计量信息。其中，图神经网络（…

机器学习（ML）方法在粒子物理学中具有广泛应用，但没有可解释性就不能保证算法学习的结果是正确/稳健的。开发可解释的ML/AI方法是为了消除多变量分析的黑箱问题，然而物理学中可解释A…

研究背景 高能量密度电池依赖于阴极的高容量和高压下操作。从根本上说，过渡金属（TM）氧化物基阴极的容量由可逆锂的量决定，电压由氧化还原反应控制。这导致了最近阴极开发的两个相关趋势：…